結訓日前完成

• 別掉入陷阱！識破網路詐騙

1. 網路詐騙的危害。
2. 認識各類型網路詐騙與避。

• AI時代真假難辨？破解生成式AI與假訊息

1. 生成式AI風險。
2. 全球AI治理與評測現況。

• 守住你的數位資產!個人與企業資料防護指南

1. 為什麼資料要防護？
2. 個人日常中的資料防護。

4H

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• 缺工時代的餐飲科技進化與 AI 工具基礎

1.1 台灣餐飲缺工現況與「智慧點餐/訂位系統」的發展演進

1.2 國內外 AI 導入成功案例：從自動化結帳到智慧接單的 ROI 分析

1.3生成式 AI 雙雄應用：ChatGPT 與 Gemini 在餐飲營運上的邏輯差異

1.4 專屬門店智庫建立：NotebookLM 核心功能操作與菜單知識庫匯入教學

1.5 實作演練：註冊並熟悉三大工具介面，完成首個餐飲點餐情境問答測試

• 運用 NotebookLM 拆解點餐訂位流程與服務斷點

2.1 顧客旅程地圖繪製：利用 AI 梳理從線上搜尋、網路訂位到掃碼點餐的軌跡

2.2 前台痛點深度診斷：漏接電話、No-Show 損失與排隊動線混亂的營運盲點

2.3 內外場協作除錯：透過 ChatGPT 剖析訂單錯漏、POS 串接死角與出餐延遲問題

2.4 顧客體驗質檢：評估現有 QR Code 點餐與自助機 (Kiosk) 的介面流暢

2.5 實作演練：建立專屬 NotebookLM 專案，產出「門店訂位與點餐痛點分析報告」

• 智慧點餐與訂位 AI 賦能的價值創造探索

3.1 腦力激盪實作：使用 ChatGPT 發想解決「訂位流失」與「點餐低效」的創新解方

3.2 智慧訂位與自動化：防禦 No-Show 機制與自動化候補通知的商業邏輯

3.3 點餐系統的推薦引擎：客製化套餐加購與動態菜單帶動客單價的原理

3.4 服務效率量化試算：運用 AI 工具輔助建立「節省外場工時」的基礎算式

3.5 實作演練：篩選最具價值的系統切入點，產出一頁式「智慧點餐系統升級藍圖」

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• 主流點餐訂位系統選型與自動化客服實作

1.1 市售主流 SaaS 系統（如 inline, iCHEF, WiXtar）點餐與訂位功能優劣比較

1.2 系統擴 充性評估：與既有 POS、CRM 會員系統及外送平台 API 的串接能力考量

1.3 品牌語氣 (Tone of Voice) 設定：訓練 ChatGPT 模仿專屬餐廳接待口吻

1.4 自動化客服回覆腳本：利用 AI 生成處理營業時間、菜單詢問與訂位規則的 SOP

1.5  實作演練：產出 5 大常見訂位客訴與現場點餐障礙的 AI 應答標準腳本 

• 運用 AI 優化數位菜單與精準行銷指令 (Prompt)

2.1 AI 指令 (Prompt) 設計框架：ICIO 結構在點餐系統與促銷企劃上的應用

2.2 菜單工程 (Menu Engineering) 分析：將 POS 銷售數據丟入 AI 找出明星與賠錢菜色

2.3 動態定價與套餐設計：利用 ChatGPT 根據毛利率推薦高客單價的掃碼點餐組合

2.4 視覺化菜單輔助：運用 AI 提示詞產出引人入勝的餐點描述，提升點擊率

2.5 實作演練：結合 ChatGPT 與 Gemini 產出「下個月線上點餐專屬促銷與數位菜單優化提案」

• 線上訂位 OMO 導流與私域會員經營實戰

  3.1 OMO 虛實融合策略：從「線下掃碼點餐」無縫引導加入 LINE 官方帳號的流程

3.2 數位會員留存設計：利用 ChatGPT 規劃線上訂位後的點數回饋與常客喚醒機制

3.3 顧客評論情緒分析：將 Google Map 訂位與用餐評價匯入 NotebookLM 萃取痛點

3.4 異業結盟企劃生成：讓 AI 幫忙撰寫與在地商家共享訂位流量的聯合行銷方案

3.5 實作演練：產出針對高價值熟客的「點餐系統會員導流與 OMO 回購變現計畫」

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後台營運優化與系統導入規劃

• 點餐數據輔助銷售預測與精準營運決策

1.1 銷售數據前處理：運用 AI 輔助教學如何清洗與整理點餐系統匯出的營業報表

1.2 外部變數導入：讓 ChatGPT 模擬天氣、連續假期對線上訂位率與來客數的影響

1.3 安全庫存與叫貨建議：運用 AI 輔助建立防範「食材報廢率過高」的進銷存邏輯

1.4 營運風險控管：AI 模擬點餐機 (Kiosk) 當機或網路斷線時的門店緊急應變 B 計畫

1.5 實作演練：根據虛擬點餐數據，利用 AI 產出「即將到來連假的備料預估建議表」

• 門店點餐系統 SOP 建立與數位化教育訓練

2.1 職務說明書 (JD) 重塑：利用 ChatGPT 重新定義導入點餐系統後的外場服務職務

2.2 數位化操作手冊生成：運用 NotebookLM 將系統紙本說明書轉化為 5 分鐘快讀 QA

2.3 降低數位代溝溝通術：利用 AI 擬定說服中高齡員工接受新點餐系統的溝通話術

2.4 階段性上線策略規劃：從離峰時段測試點餐系統到全面落地的時程與進度控管

2.5 實作演練：產出一份針對「餐廳新進員工」的智慧點餐系統無痛操作培訓講義

• 智慧點餐轉型之政府補助申請與預算編列

3.1 政策資源檢索：使用 Gemini 快速爬梳當年度經濟部/數發部最新數位轉型補助計畫

3.2 痛點包裝與亮點萃取：利用 AI 將「採購點餐系統」包裝為 ESG 與智慧轉型論述

3.3 專案預算表草擬：讓 ChatGPT 協助條列硬體設備、SaaS 月費等顯性與隱性成本

3.4 企劃書大綱生成：運用 NotebookLM 參考過往成功案例，自動生成補助計畫書骨架

3.5 實作演練：完成一份「智慧點餐系統數位轉型補助計畫」提案亮點摘要 (One-Pager)

7H

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• 智慧點餐與訂位系統之投資報酬率 (ROI) 試算

1.1 ROI 試算模型建構：運用 ChatGPT 列出點餐系統投資評估的關鍵財務指標 (KPI)

1.2 工時節省價值轉換：利用 AI 輔助精算自動化訂位與自助點餐省下的勞動時薪成本

1.3 挽回商機與客單價精算：評估降低 No-Show 率與 AI 菜單推薦加購帶來的增量營收

1.4 無形資產效益評估：量化品牌數位形象提升、員工滿意度增加與點餐會員終身價值

1.5 實作演練：運用 AI 輔助完成專屬門店點餐轉型專案的「預期財務效益與回本週期表」

• 主題式實戰發表 (上) ── 訂位防漏與客單價提升策略

2.1 主題提案一【訂位防漏接與 No-Show 防禦】：自動化客服與訂位系統導入藍圖設計

2.2 提案壓力測試：針對訂位自動化可能衍生的客訴情境與營運盲點進行沙盤推演

2.3 主題提案二【智慧點餐與菜單工程】：數據驅動的掃碼/Kiosk 點餐與動態客單價提升

2.4 落地可行性檢驗：檢視 AI 輔助生成之線上菜單促銷文案在真實市場的轉換率評估

2.5 上半場總結：釐清前台 AI 導入的「過度自動化」迷思，確保數位化中的服務溫度

• 主題式實戰發表 (下) ── 後台數據決策與 OMO 整合

3.1 主題提案三【點餐數據與營運預測】：結合外部變數的銷售預測與後勤精準叫貨模型

3.2 系統串接風險評估：探討線上點餐、會員CRM 與現有 POS 系統整合的技術挑戰

3.3 主題提案四【OMO 全通路會員經營】：從掃碼點餐到線上線下自動化再行銷的閉環設計

3.4 專家深度講評：針對四大主題提案的 AI 工具應用邏輯、Prompt 設計與 ROI 試算給予回饋

3.5 課程總結與行動承諾：引導學員利用 AI 梳理四天精華，制定「30 天智慧點餐導入落地檢核表」

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